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基于特征与广义拓扑的公路行车规划方法研究与实现

闵亚东  
【摘要】: 随着国民经济的不断增长,人民生活水平的逐步提高以及区域间交往的日益频繁,驾车出行已经成为人们日常生活中的重要组成部分。交通状况的改进,一方面给人们出行带来了更多的方便,同时也产生了许多相关问题。例如,选择怎样的行车路线,才能使驾车者的时间、金钱等花销最少,即成为摆在人们面前亟待解决的新课题。 本文的根本目标在于为广阔区域内的机器人与机动车辆寻找最优行驶路线服务,把涉足环境从已知、简单的小地域,扩展到极端庞杂的环境,如整个省份、国家,甚至洲际大陆。实验系统建立在基于特征与广义拓扑关系描述的全国公路模型之上,同城市路网建模、城市行车规划结合在一起,共同构成智能公路交通系统。课题运用A木启发式搜索,结合橡皮筋拉紧策略,提高广域范围内路径规划的效率与简捷性。 本文基于人工智能领域中的知识库理论、启发式搜索、机器学习等方面的相关知识、技术,以Borland C++Builder为开发平台,在橡皮筋拉紧策略、地理位置编码和机器学习结果等辅佐之下,针对使用者设定的出发地和目的地,分层递阶地探寻出符合评价基准(如时间、费用、安全性等)的最优行车路线。其根本目的在于:首先在辽宁省范围内按照里程最优,规划出给定任务的行车路线;其次,逐步地将该项技术推广应用到各个省、市、自治区,乃至全国。文中对整个系统和各功能模块的设计与实现细节作了较为详尽的介绍,且给出了系统的运行结果。最后,指出了当前尚存局限与不足,并结合学科发展趋向,提出了今后工作打算与奋斗目标。


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